【研究内容】 ・深層表現学習の基礎・応用に関する研究開発。 　松尾研究室では世界モデルを中心に、より賢い機械を実現する、また知能の原理を解明するための研究開発を広く行っています。 　外界をモデル化する基礎的な方法論の構築、あるいは自然言語処理やロボティクス領域での研究推進を担っていただきます。 　研究テーマの例は下記の通りですが、これに縛られず、世界モデルというコンセプトに共感して主体的にテーマを設定できる方を広く募集します 　　例）深層生成モデル (VAE, GAN, Flow, 拡散モデル等） 　　　　自己教師あり学習 　　　　大規模モデルの構築 　　　　深層学習の基礎研究（宝くじ仮説、ネットワークアーキテクチャ探索等） 　　　　強化学習・ロボティクス（特にシミュレータを活用した方策の獲得、実世界転移） 　　　　自動運転に関する画像認識技術（特に動画認識、動画予測等） 　　　　自然言語処理・意味理解（特にTransformerなどの最近の進展に関する研究、マルチモーダルデータの活用等） 【業務内容】 ・研究開発（成果を国際学会に投稿することは推奨） ・学生を含むご自身の研究領域に関するプロジェクトのマネジメント ・企業との共同研究プロジェクト、年間数コマ程度の講義担当（ご興味とすり合わせてご調整）

・博士の学位を有する方 ・機械学習に関する研究・論文執筆経験 ・PyTorch, TensorFlow, JAX等の深層学習ライブラリの利用経験

・関連分野のトップ国際会議（下記は例）での主著論文を含む研究業績（特任助教・特任講師については必須）。 　　機械学習基礎：ICLR, ICML, NeurIPS 　　言語系：ACL, NAACL, EMNLP 　　画像系：CVPR, ECCV, ICCV 　　ロボティクス：IROS, ICRA, RSS, CoRL ※マネジメント経験は必須ではありませんが、業務の一環として学生のマネジメントが発生する可能性はございます

ー 【お願い】 ・応募いただく場合につきましては、以下のご提出をお願いいたします 　　（必須）①研究業績リスト（原著論文、総説、招待講演等） 　　（必須）②主要論文3編程度 　　（任意）③これまでの研究概要と今後の研究ビジョンのわかるもの（文章、スライド等形式は問いません） ・画面上部「応募する」ボタンを押下いただいた後、「その他のファイル」のフォームに上記ファイルのアップロードをお願いいたします ー 【松尾豊教授からのメッセージ】 これから基礎研究チームにジョインいただきたい方に対する メッセージとなります。ぜひご覧ください！ ・「シリコンバレーに並ぶエコシステムの実現に向けて　代表松尾豊インタビュー（前編）」 　https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/laboratoryheadinterview_20220901-1/ ・「松尾研基礎研究にかける思い　代表松尾豊インタビュー（後編）」 　https://weblab.t.u-tokyo.ac.jp/laboratoryheadinterview_20220901-2/